Cloud Computing für Unternehmen

Was ist Cloud Computing?

Auswirkungen des Cloud Computing auf Unternehmenssicherheit, Compliance und Governance

Durch Skalierbarkeit, Agilität und Kosteneinsparungen hat Cloud Computing die Technologiebranche verändert. Dieser Wandel verändert jedoch die Art und Weise, wie Unternehmen mit der Sicherheit von Cloud Computing-Services, der Compliance und der Governance umgehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen, bei denen die Unternehmen den gesamten Sicherheits-Stack besaßen, bringt die Cloud geteilte Verantwortung, regulatorische Komplexität und Governance-Probleme mit sich.

1. Modell der geteilten Verantwortung: Klarheit für Unternehmen

• Cloud-Sicherheit im Cloud Computing basiert auf dem Shared Responsibility Model, das die Verantwortung zwischen dem Cloud Service Provider (CSP) und dem Kunden aufteilt.
• CSPs schützen die physische Infrastruktur, das globale Netzwerk, die Virtualisierungsebenen und die verwalteten Services der Cloud. Die Sicherheit umfasst Rechenzentren, Hypervisoren und die Ausfallsicherheit Cloud-nativer Services.
• Sicherheit im Cloud Computing (Unternehmensrolle): Unternehmen müssen ihre eigenen Workloads, Anwendungen und Daten schützen. Dazu gehören Verschlüsselung, Zugriffssteuerung, sichere Codierung, Patching und Netzwerkkonfiguration.
• Die Verantwortung variiert je nach Servicemodell:
  • IaaS: Unternehmen verwalten Betriebssysteme, Anwendungen, IAM und Verschlüsselung.
  • PaaS: Die Verantwortung verlagert sich auf Daten, App-Code und Identitätsmanagement.
  • SaaS: Der Fokus liegt auf Datensicherung, Benutzerzugriff und Compliance-Konfigurationen.

Für B2B-Unternehmen bedeutet das eine strenge Datenklassifizierung, IAM-Durchsetzung, Schwachstellenmanagement, Konfigurationsüberwachung und Reaktion auf Vorfälle. Bei Verstößen werden Sicherheitslücken ausgenutzt, die durch Fehler hier entstehen.

2. Einhaltung der Compliance: Eine gemeinsame Anstrengung

Durch die Cloud-Einführung werden die gesetzlichen Anforderungen geändert, nicht verringert.

• Rolle des CSP: Wichtige Anbieter integrieren Verschlüsselung, Protokollierung und auditfähige Services in die Compliance-Toolkits für ISO 27001, SOC 2 und PCI DSS.
• Rolle des Unternehmens: IT-Teams müssen Workloads konfigurieren und betreiben, um die Anforderungen der DSGVO, HIPAA und PCI DSS einzuhalten. Richtlinien zur Datenerfassung, -aufbewahrung, -löschung und -überprüfbarkeit durch Protokolle und Überwachung müssen durchgesetzt werden.

Firmen integrieren Policy-as-Code in Infrastructure-as-Code (IaC), um Compliance-Prüfungen zu automatisieren und Abweichungen in Multi-Cloud-Setups zu reduzieren.

3. Herausforderungen im Hinblick auf globale Datenhoheit und Datenaufbewahrung

• Der Datenstandort und die Sicherheit der Daten im Cloud Computing sind für weltweit tätige Unternehmen extrem wichtig.
• Datenaufbewahrung: Viele Länder verlangen, dass vertrauliche Daten innerhalb ihrer Grenzen verbleiben.
• Hoheit: Der US CLOUD Act ermöglicht ausländischen Regierungen den Zugriff auf im Ausland gehostete Daten.
• Um diesem Problem zu begegnen, nutzen Unternehmen:
  • Regionsspezifische Bereitstellungen: Auswahl von Rechenzentren in konformen Regionen.
  • Die souveräne Cloud: Lokal verwaltete Infrastruktur.
  • Vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (Customer-managed Encryption Keys, CMEK): Stellen sicher, dass die Schlüssel außerhalb der Kontrolle des CSP bleiben.
  • Segmentierung und Minimierung: Lokalisierung gesetzlicher Anforderungen und Zentralisierung nicht sensibler Aufgaben.

Ein Versäumnis kann zu Geldstrafen, Klagen und Misstrauen beim Kunden führen.

4. Best Practice für Cloud-Sicherheit für Unternehmen

Unternehmen, die Multi-Cloud- und hybride Umgebungen sichern, nutzen eine mehrstufige Verteidigung:

• Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM): Erzwingen Sie das Prinzip der geringsten Rechte, MFA, zentralisiertes IAM und die Überwachung privilegierter Zugriffe.
• Netzwerksicherheit: Verwenden Sie DDoS-Schutz, virtuelle Firewalls, VPNs und Mikrosegmentierung.
• Datensicherung: Verschlüsseln Sie umfassend, verwenden Sie DLP, schützen Sie Schlüssel und führen Sie regelmäßig Backups und Wiederherstellungen durch.
• Management des Sicherheitsstatus im Cloud Computing: Überwachen Sie Konfiguration, Laufzeit und Compliance mit CSPM und CWPP.
• Reaktion auf Vorfälle: Bewahren Sie erprobte Playbooks auf, automatisieren Sie gängige Reaktionen und bereiten Sie forensische Untersuchungen vor.
• Sensibilisierung der Mitarbeiter: Kontinuierliche Schulung ist die erste Verteidigung.

Cloud Computing ermöglicht Firmen Innovationen im großen Maßstab, erfordert jedoch eine neue Governance. Sicherheit im Cloud Computing, Compliance und Datenhoheit sind heute grundlegend für Vertrauen, Ruf und Business Continuity und keine Backoffice-IT-Aufgaben. Unternehmen, die das Modell der geteilten Verantwortung übernehmen, starke Compliance-Frameworks etablieren und Best Practices für mehrschichtige Sicherheit verwenden, können die Cloud sicher nutzen und gleichzeitig ihr wertvollstes Gut schützen: ihre Daten.

Cloud Computing-Services sind nicht nur ein Wegbereiter – sie sind das Backbone, das die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Big Data in Unternehmen beschleunigt. Ihre Skalierbarkeit im Cloud Computing, ihre Elastizität und ihr umfangreiches Service-Ökosystem bieten Unternehmen die nötige Infrastruktur und Tools, um Daten in Erkenntnisse zu verwandeln und so Innovationen und Wachstum voranzutreiben.

Data Lakes und Analyseplattformen: Skalierbare Unternehmenseinblicke

Das effektive Management unterschiedlicher Datensätze ist der erste Schritt in KI/ML oder Big Data. Cloud-Plattformen ermöglichen das durch:

• Massive Skalierbarkeit von Cloud Computing und Speicherung: Die Skalierung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten ermöglicht eine exponentielle Datenerweiterung ohne Infrastrukturinvestitionen.
• Elastische Rechenleistung: Cloud-Services skalieren, um Daten effizient zu verarbeiten:
  • Batchverarbeitung mit Frameworks wie Apache Spark auf verwalteten Geräten.
  • Echtzeit-Stream-Verarbeitung für IoT-Feeds, Transaktionen oder Clickstreams.
  • Integrierte Analyseplattformen: Analysen optimieren die Datenaufnahme, -transformation, -speicherung, -Governance und -visualisierung in Cloud-Ökosystemen.
  • Kosteneffizienz: Pay-as-you-go-Modelle sorgen für eine risikoarme und lohnende Datenexploration, indem sie den Kapitalaufwand senken und das Experimentieren wirtschaftlich machen.

Diese Funktionen ermöglichen es Firmen, aussagekräftige Einblicke in das Kundenverhalten, die Marktbewegungen, die Betriebseffizienz und das Risikomanagement zu gewinnen.

Unterstützung intelligenter Anwendungen durch KI/ML-Modelltraining und -Bereitstellung

Für die Entwicklung fortschrittlicher KI/ML-Lösungen sind Rechenleistung und effiziente Bereitstellungseinstellungen erforderlich. Über Cloud-Plattformen haben Unternehmen jeder Größe folgende Möglichkeiten:

• Skalierbarkeit im Cloud Computing für On-Demand-Computing: GPUs und TPUs für Deep Learning machen teure Spezialgeräte überflüssig. Trainings-Cluster können schnell eingerichtet und verkleinert werden, um Kosten zu sparen.
• Verwaltete ML-Services: Die ML-Plattform vereinfacht die Entwicklung und gewährleistet Reproduzierbarkeit mit vorgefertigten Algorithmen, AutoML und integrierter Experimentverfolgung.
• Flexible Bereitstellungsoptionen: Modelle können über APIs für Echtzeitvorhersagen, Batch-Inferenzierung für Offline-Workloads oder serverlose und Edge-Installationen für Anwendungsfälle mit geringer Latenz bereitgestellt werden.
• Spezialisierte KI-Services: Vortrainierte Services für Bilderkennung, natürliche Sprache und Spracherkennung beschleunigen die geschäftsspezifische Einführung von KI für Chatbots, Betrugserkennung und Qualitätssicherung.

Beispiel für geschäftliche Auswirkungen

• Prädiktive Wartung (Fertigung): Cloud-analysierte Sensordaten prognostizieren Geräteausfälle, verkürzen so Ausfallzeiten und senken Kosten.
• Personalisierung für Einzelhandelskunden: ML-Modelle nutzen Verhaltensdaten, um hochgradig personalisierte Vorschläge zu machen und die Kundenbindung zu stärken.
• Optimierung der Logistik-Lieferkette: KI-gestützte Bedarfsprognosen und Routenoptimierung steigern die Effizienz.
• Erkennung von Finanzbetrug: Cloudbasierte Echtzeit-Anomalieerkennung schützt große Transaktionen.
• Arzneimittelforschung und Diagnostik (Gesundheitswesen): KI-Modelle beschleunigen die Genomforschung und die medizinische Bildanalyse.

KI, ML und Big Data werden mit Cloud Computing zu echten Geschäftslösungen. Unternehmen erhalten eine elastische Infrastruktur, erweiterte Services und die kostengünstige Skalierbarkeit des Cloud Computing, um schneller Innovationen zu entwickeln, sich an Veränderungen anzupassen und Data Intelligence zu gewinnen, was ihnen in einer digital geprägten Welt einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Die Rolle des Cloud Computing in der modernen Anwendungsentwicklung und DevOps

Moderne DevOps und die Entwicklung von Unternehmensanwendungen basieren auf Cloud Computing-Services. Dank agiler Infrastrukturen und automatisierungsorientierten Umgebungen können Unternehmen schnell Innovationen entwickeln, sich an Marktveränderungen anpassen und qualitativ hochwertige Anwendungen schneller als je zuvor bereitstellen.

1. Aufbau einer agilen und ausfallsicheren Cloud-nativen Entwicklung

Bei der Cloud-nativen Entwicklung geht es darum, Anwendungen zu entwerfen, die das Cloud-Modell voll ausnutzen. Durch die Übernahme moderner Architekturmuster werden Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit priorisiert:

• Mikroservices
  • Vorteil: Teilt Anwendungen in lose verbundene Services auf, die unterschiedliche Geschäftsfunktionen ansprechen.
  • Auswirkungen auf das Unternehmen: Parallele Personalbesetzung beschleunigt die Servicebereitstellung. Ausfälle bleiben isoliert, was die Ausfallsicherheit stärkt. Durch die Flexibilität, für unterschiedliche Services unterschiedliche Technologien zu verwenden, wird sichergestellt, dass die Teams für die jeweilige Aufgabe immer das richtige Tool verwenden.
• Kubernetes-Container und -Orchestrierung
  • Vorteil: Container bündeln Anwendungen mit allen Abhängigkeiten für Umgebungskonsistenz. Skalierung, Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Workloads werden über Kubernetes automatisiert.
  • Auswirkungen für das Unternehmen:

a. Konsistenz von der Entwicklung bis zur Produktion mit lokalen und hybriden Clouds.

b. Durch elastische Skalierung werden Kosten und Ressourcen optimiert.

c. Releases und Rollbacks erfolgen bei leichten Bereitstellungen schnell.

• Serverless-Architektur
  • Vorteil: Da der Cloud-Anbieter die Infrastruktur, Skalierung und Ausführung übernimmt, können sich die Entwickler auf den Code konzentrieren.
  • Auswirkungen für das Unternehmen:

a. Geringerer Betriebsaufwand, um die Markteinführungszeit zu verkürzen.

b. Kostengünstige Abrechnung auf Ausführungsbasis.

c. Ereignisgesteuerte Agilität bei der Anwendungs- und Servicebereitstellung.

2. DevOps und CI/CD-Pipelines: Optimierung der Softwarebereitstellung

Entwicklung und Betrieb werden in DevOps vereinheitlicht, um Release-Zyklen zu verkürzen und eine qualitativ hochwertige Produktlieferung sicherzustellen. Diese Techniken lassen sich am besten auf Cloud-Plattformen implementieren und skalieren:

• Cloud-native Automatisierungstools
  • Integration von Versionskontrolle, automatisierten Builds, Tests und Bereitstellungsservices.
  • Infrastructure-as-Code (IaC)-Tools stellen sicher, dass die Infrastruktur konsistent, versioniert und leicht wiederholbar ist.
• Elastische und On-Demand-Umgebungen
  • Teams können Testumgebungen sofort auf- und abbauen und so Geld und Zeit sparen.
  • Cloud-Build-Server sind für Unternehmenscodebasen gut skalierbar.
• Überwachung und Beobachtbarkeit
  • Integrierte Überwachungs-, Protokollierungs- und Ablaufverfolgungsservices zeigen Leistung und Benutzererfahrung in Echtzeit.
  • Ermöglicht proaktive Problemlösung und Optimierung.
• Zusammenarbeit und Kommunikation
  • Cloudbasierte DevOps-Tools fördern umfassende Teamarbeit und Verantwortung, indem sie Silos aufbrechen.
•  Schnellere Markteinführungszeit
  • Durch die Automatisierung wird der manuelle Aufwand verringert, und es entstehen schnelle Feedbackschleifen.
  • Unternehmen können Funktionen schneller testen, ändern und freigeben und so einen kontinuierlichen Mehrwert für ihre Kunden schaffen.

Cloud-native Entwicklung und DevOps für Unternehmen nutzen flexibles, automatisiertes und servicereiches Cloud Computing. Durch die Kombination moderner Architekturen mit effektiven CI/CD-Methoden können Unternehmen schneller Innovationen entwickeln, Reibungen im Betrieb minimieren und zuverlässige Anwendungen im großen Maßstab bereitstellen, wodurch die IT zu einem wertsteigernden Faktor für das Geschäft wird.